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基于机器视觉印品缺陷检测的滤波算法
基于机器视觉印品缺陷检测的滤波算法
机器视觉
印品缺陷检测
滤波算法
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本文氏关于基于机器视觉印品缺陷检测的滤波算法的研究
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基于机器视觉的产品表面缺陷检测关键算法研究
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HALCON基于机器视觉印品缺陷检测的滤波算法
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HALCON是一个完善的综合标准软件库,是得到广泛应用的机器视觉集成开发环境。它节约了产品的成本,缩短了软件的开发周期
基于机器视觉的玻璃缺陷检测技术
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缺陷检测是玻璃生产技术的重要环节，影响着产品质量和生产效率。设计了一种玻璃缺陷自动检测系统：采集玻璃图像信息并传输至计算机，对其进行了图像滤波，图像分割，轮廓提取，缺陷分类等运算，得到缺陷位置，大小等信息，实现玻璃缺陷的检测。针对图像处理中手动确定阈值的方法的不足，设计了自动阈值算法。实验表明，这种算法对不同成像质量照片的适应性较强，提高了玻璃缺陷检测的准确率。
基于数字图像处理技术的缺陷检测算法研究
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基于数字图像处理技术的缺陷检测算法研究 文章特别好 附有代码
基于在线检测的印码缺陷参数研究
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基于机器视觉的水果外部品质检测系统源代码
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这是我们参加双创的源代码展示，做的比较简单，希望看到的同学可以对我们的代码提出建议
基于机器视觉的织物疵点检测系统
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这是一篇很好的关于织物疵点检测的文章.对目前织物疵点检测主要采用人工检测，检测精度、速度、检出率都较低等问题，研究了一种基于机器视觉的织物疵点检测系统．该系统采用模块化硬件设计．并为之设计了完整的系统软件．经实验验证，该系统具备理想的检测能力，能满足实时在线检测的要求，可以有效检测出生产线上的疵点．
划痕、油污、瑕疵检测
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划痕、油污、瑕疵检测的经典案例，结合算子的说明，更好的了解其原理。
机器视觉测量系统的理论与工程应用研究
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机器视觉中的聚类检测新方法
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基于Opencv的机器视觉缺陷检测、印刷检测
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用巴氏距离和surf特征点匹配弄的，是exe可执行文件，打开直接可用，无需配置任何软件和环境。需要源码请参看文章
基于机器视觉的包装袋缺陷检测算法研究与应用
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提出了一种基于机器视觉的包装袋缺陷检测方法。以冰棍包装袋缺陷检测为实例，提取了长度、宽度、面积、填充度和监测框与内部目标区域的位置关系5种特征值，经缺陷检测与分类，输出了连袋、外形尺寸错误、包装袋上有异物和包装版面移动4种缺陷类型。实验结果表明，算法缺陷识别成功率可达98.75%，满足生产过程对实时、快速、高精度的要求,已被应用于实际生产线，取得了良好效果。
视觉算法-芯片缺陷检测.zip
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基于机器视觉的手机屏幕玻璃缺陷检测方法研究.pdf
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基于视觉的金属表面缺陷检测
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一种用于对金属表面缺陷进行检测的程序。主要用于对三种缺陷进行检测，划痕，烧伤，突起。文件包括传统人工特征分类检测和机器学习分类来检测。
基于机器视觉的钢带缺陷检测研究
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针对钢带缺陷传统的人工检测效率低、误检率高以及危险程度大等问题，提出了一种基于机器视觉的缺陷检测和识别的研究方案。采用工业摄像头采集钢带生产线上的视频图像，通过中值滤波和小波分析相结合的方法去噪，并用Canny算子实现边缘检测，再以缺陷图像的圆形度等特征完成识别分类，从而实现对钢带缺陷的检测和统计。实验结果表明，该缺陷检测方案能够实时准确有效地识别钢带缺陷，证明了该方法的可行性。
基于机器视觉的密封件表面缺陷检测研究
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针对密封件行业的工程要求，为了解决密封件表面缺陷检测所面临的图像采光不均匀及人工目测不准确的问题，设计了基于机器视觉的图像检测系统。该系统适用于多种O型密封件尺寸的电控运动定位检测，利用适合表面缺陷检测的模板匹配方法对橡胶密封件表面细小缺陷进行检测识别，该方法与传统的人工检测方法相比，具有非接触、可在线、客观真实、自动化等优点，可有效地解决密封件表面缺陷检测问题。
基于机器视觉的多孔材料缺陷检测
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针对多孔材料在生产工艺中易出现阻塞和缺角等缺陷, 本文设计了一种基于机器视觉的多孔材料表面缺陷检测方法, 通过对目标区域的有效分割、模糊度检测、形态学处理和分析等技术手段, 实现了该类材料的表面缺陷的快速定位和特征分析. 经实验检测, 本文算法的准确性和检测效率可以满足工业生产实时检测需求.
基于机器视觉的微细孔壁缺陷检测
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为满足微细孔壁缺陷工业在线检测的快速性和准确性的要求,采用一种特殊的锥面镜成像部件获取孔壁图像,实现对微细孔壁缺陷的机器视觉检测。锥面镜成像过程将照明光路和成像光路合二为一,根据所获图像的特点设计出环形图像展开算法,转换为矩形图像后拼接出完整的孔壁图像。利用电控平移台和相机之间的触发配合,保证了图像采集的实时性和准确性。构建实验平台并对相关参数予以分析,实现了对直径为8mm、深为100mm微小孔壁
基于统计阈值法的印品缺陷检测 (2007年)
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针对印刷品的缺陷检测问题,在传统模板匹配法的基础上,根据统计过程控制原理,提出利用统计阈值法代替传统的固定阈值法,以自动确定图像上各个像素点的灰度阈值,解决了传统固定阈值法在边缘纹理区域容易产生轮廓误检和漏检的问题。实验结果表明,改进算法相对于传统算法在检测精度和检测速度上都有明显提高。
基于机器视觉的聚氯乙烯管材表面缺陷检测
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针对人工肉眼检测聚氯乙烯(PVC)管材表面缺陷效果差、效率低下等问题,设计了一种基于机器视觉的PVC管材表面缺陷检测算法,并将其用于工业生产。该算法主要包含图像预处理和缺陷检测两部分,图像预处理包括边缘遍历、条纹检测和Gamma变换等步骤;缺陷检测主要包括水平与垂直投影、快速区域生长法连通域标记和分块处理等步骤。该算法对Gamma变换以及区域生长法作加速处理,同时能够最大限度地检测出PVC管材表面
基于机器视觉的太阳能电池片外观缺陷检测
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为了提高太阳能焊接机的焊接精度和焊接速度，提出了基于机器视觉在线检测太阳能电池片缺陷的方法，以ARM处理器STM32F103RBT6作为图像处理芯片，设计了系统的硬件电路,采用行扫描像素点的方法处理图像。
基于机器视觉的轴承缺陷检测及分拣
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针对传统的人工检测既不稳定又耗时的问题,提出一种用于检测轴承缺陷的视觉检测系统,可快速检测存在缺陷的轴承。所提出的机器视觉检测系统用图像传感器采集待测轴承图像,通过判断缺陷连通域的像素个数是否超过阈值T来区分轴承有无缺陷。最后利用最小二乘法拟合得到的轴承圆心坐标,并利用直角坐标机器人进行剔除。实验证明,该系统检测方法简单、定位准确、抗噪能力强、计算速度快和实时性好。
基于机器视觉的乳液泵缺陷检测方法研究
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样本分布 数据增强 队伍方案 Faster-RCNN+FPN+Multi-stage traing method+Scale Normalization for training+cascade RCNN Faster-RCNN+FPN+DCN+ROI Align+anchor(5:1)+OHEM(batch级别)+Soft-NMS+投票平均 Faster-RCNN+FPN+kmeans+ROIA
基于机器视觉的塑料制品外观缺陷检测.pdf
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Qt 5实现串口调试助手 （源工程文件、0积分下载）
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基于Qt 5实现串口调试助手，程序仅供参考，修改了之前十六进制接收0xA0--0xFF有误的问题，新增了窗口自适应（ui文件设置栅格），文件详情可看博客链接https://blog.csdn.net/m0_51294753/article/details/121405661。
【SystemVerilog】路科验证V2学习笔记（全600页）.pdf
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SystemVerilog的听课学习笔记，包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。 目录如下： 第一章 SV环境构建常识 1 1.1 数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2 过程块和方法 27 initial和always 30 func
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